晶圆缺陷检测的评估方法、系统和电子设备与流程

本申请涉及晶圆缺陷检测，特别涉及一种晶圆缺陷检测的评估方法、系统和电子设备。

背景技术：

1、随着半导体工艺的节点越来越小，对检测技术提出了更高的要求。光学检测设备在不接触、不破坏晶圆的前提下，能够快速、精准地发现并识别制造过程中出现的各种缺陷和异常，以应对先进制程的挑战。

2、在高精度光学检测设备中，通常需要依靠光学系统采集晶圆表面的图像，并基于图像进行缺陷识别。由于晶圆上的图案的越来越复杂、精度要求越来越高，采集图像的质量直接影响缺陷检出的准确性和稳定性。

3、当前，通常会在缺陷检测前对晶圆图像进行修正和优化。例如，通过优化图像的锐度、对比度等指标以提升图像的质量。

4、但是，在晶圆的图像在捕获的过程中，很容易受到检测系统内部的影响，比如，激光光强抖动、晶圆表面镀膜不均匀、随机噪声以及运动平台误差等多源因素的复合干扰，导致部分晶圆的图像的质量波动较大，严重影响后续的缺陷检测的准确性。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请提供一种晶圆缺陷检测的评估方法、系统和电子设备，旨在至少解决当前晶圆缺陷检测易受到检测系统内部的影响，导致检测的准确性较低的问题。

2、本申请的第一方面提供晶圆缺陷检测的评估方法，该评估方法包括：获取晶圆表面的图像；基于图像进行初次评估，获取初次评估指标，初次评估指标用于表征图像的质量；对初次评估指标满足第一阈值的图像，执行算法优化处理，第一阈值用于表征图像的质量达到可用于优化的要求；对优化处理后的图像进行二次评估，获取二次评估指标，二次评估指标用于表征优化处理后的图像的质量；输出二次评估指标满足第二阈值的图像，用于后续的缺陷检测，第二阈值用于表征图像的质量可用于缺陷检测的要求，其中，第二阈值高于第一阈值。

3、在本申请第一方面的一种具体实现方式中，输出二次评估指标满足第二阈值的图像，用于后续的缺陷检测包括：输出二次评估指标满足第二阈值且二次评估指标未劣于优化处理前的初次评估指标的图像，用于后续的缺陷检测，其中，二次评估指标未劣于优化处理前的初次评估指标为二次评估指标大于初次评估指标。

4、在本申请第一方面的一种具体实现方式中，获取晶圆表面的图像包括：获取晶圆表面上多个重复单元中第一单元的第一图像，以及与第一单元相邻的第二单元的第二图像。

5、在本申请第一方面的一种具体实现方式中，初次评估指标和二次评估指标分别包括第一类指标，第一类指标包括信息熵和信噪比，其中，信息熵用于表征第一图像的灰度的混乱程度；信噪比用于表征第一图像中有效信号与噪声强度的比值。

6、在本申请第一方面的一种具体实现方式中，初次评估指标和二次评估指标分别包括第二类指标，第二类指标包括互信息值，互信息值用于表征第一图像和第二图像之间的一致性。

7、在本申请第一方面的一种具体实现方式中，第二类指标还包括平均绝对误差和均方误差，用于表征第一图像和第二图像之间对齐程度。

8、在本申请第一方面的一种具体实现方式中，算法优化处理包括平移校正或旋转校正。

9、在本申请第一方面的一种具体实现方式中，算法优化处理包括亮度校正或对比度校正。

10、在本申请第一方面的一种具体实现方式中，算法优化处理包括去噪处理或锐化处理。

11、本申请第二方面提供了一种晶圆缺陷检测系统，该系统包括图像采集模块、初次评估模块、算法优化模块、二次评估模块和输出模块。图像采集模块用于获取晶圆表面的图像。初次评估模块用于对图像进行初次评估，获取初次评估指标，初次评估指标用于表征图像的质量。算法优化模块用于对初次评估指标满足第一阈值的图像执行算法优化处理。第一阈值用于表征图像的质量达到可用于优化的要求。二次评估模块用于对优化处理后的图像进行二次评估，获取二次评估指标。二次评估指标用于表征优化处理后的所述图像的质量。输出模块用于输出二次评估指标满足第二阈值的图像，用于缺陷检测，第二阈值用于表征所述图像的质量可用于缺陷检测的要求。第二阈值高于第一阈值。

12、本申请第三方面提供了一种电子设备，电子设备包括处理器和存储介质，存储介质中存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时使处理器执行上文提到的控制方法。

13、本申请提供的晶圆缺陷检测的评估方法，通过初次评估与二次评估的逐级筛选，并在两层评估之间引入算法优化处理，并且将二次评估后满足条件的图像用于后续的缺陷检测，有助于实现图像质量的分层管控与提升。而且，在不显著牺牲原有工作流程的基础上，有助于抑制低质量图像进入检测流程引发的误检与漏检。

1.一种晶圆缺陷检测的评估方法，包括：

2.根据权利要求1所述的评估方法，其中，所述输出所述二次评估指标满足第二阈值的图像，用于后续的缺陷检测，包括：

3.根据权利要求1所述的评估方法，其中，所述获取所述晶圆表面的图像，包括：

4.根据权利要求1至3中任一项所述的评估方法，其中，所述初次评估指标和所述二次评估指标分别包括第一类指标，所述第一类指标包括信息熵和信噪比，以及

5.根据权利要求1至3中任一项所述的评估方法，其中，所述初次评估指标和所述二次评估指标分别包括第二类指标，所述第二类指标包括互信息值，所述互信息值用于表征第一图像和第二图像之间的一致性。

6.根据权利要求5所述的评估方法，其中，所述第二类指标还包括平均绝对误差和均方误差，用于表征所述第一图像和第二图像之间对齐程度。

7.根据权利要求1至3中任一项所述的评估方法，其中，所述算法优化处理包括平移校正或旋转校正。

8.根据权利要求1至3中任一项所述的评估方法，其中，所述算法优化处理包括亮度校正或对比度校正。

9.根据权利要求1至3中任一项所述的评估方法，其中，所述算法优化处理包括去噪处理或锐化处理。

10.一种晶圆缺陷检测系统，其中，包括：

11.一种电子设备，包括处理器和存储器，其中，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1至9中任一项所述的评估方法。